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【第10章】机器学习第一部分

这章很多内容之前都接触过，所以笔记内容很少了，不过书上这部分的例子和讲解很棒

五大机器学习范例：神经网络，基于案例推理，遗传算法，规则归纳，分析学习

机器学习的三种反馈：监督学习，无监督学习和强化学习

解释现象时注意奥卡姆剃刀原则

懒惰的学习者：（如基于案例的推理）不做出努力压缩数据，调用时所有数据可用，因此鲁棒性更强

急切的学习者：（如神经网络）抽象出一般规则，数据本身不保留，相对不灵活

一般前者训练更快，但是使用需要花更多时间（为什么？）

决策树是一种归纳学习的方法----->ID3算法：选择信息增益最大（即熵减小程度最大）的分类方式建立决策

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